【问题标题】：How to recode continuous age in age categories and create a new variable at the same time如何在年龄类别中重新编码连续年龄并同时创建一个新变量
【发布时间】：2019-11-01 14:48:47
【问题描述】：

我有一个年龄变量，我需要将其重新编码为类别。我已经看到这两个问题都被问到了，但答案似乎只是在记忆中创造了一些东西。当我打开 data.table 时，新的分类变量不存在。我看不到它，也无法使用它进行子集化。但我可以在它上面运行一个频率。但我需要它成为自己的变量。

R code to categorize age into group/ bins/ breaks

Convert Age variable into ordinal variable

如何将连续变量转换为因子并在之后获得有形变量？或者，我如何将内存中创建的内容变为现实？

`setDT(LSSCM)[client_age <17, agegroup := "0-17"]`
`LSSCM[client_age >=18 & client_age <=24, agegroup := "18-24"]`
`LSSCM[client_age >=25 & client_age <=30, agegroup := "25-30"]`
`LSSCM[client_age >=31 & client_age <=39, agegroup := "31-39"]`
`LSSCM[client_age >=40 & client_age <=54, agegroup := "40-54"]`
`LSSCM[client_age >=55 & client_age <=64, agegroup := "55-64"]`
`LSSCM[client_age >=65 & client_age <=75, agegroup := "65-75"]`
`LSSCM[client_age >=76, agegroup := "76+"]`

也试过了。

LSSCM$age_cat <- case_when(LSSCM$client_age <= 17 ~ '0-17',
                           between(LSSCM$client_age, 18, 24) ~ '18-24',`
                           between(LSSCM$client_age, 25, 30) ~ '25-30',`
                           between(LSSCM$client_age, 31, 39) ~ '31-39',`
                           between(LSSCM$client_age, 40, 54) ~ '40-54',`
                           between(LSSCM$client_age, 55, 64) ~ '55-64',`
                           between(LSSCM$client_age, 65, 75) ~ '65-75',`
                           LSSCM$client_age >= 76 ~ '76+')`

【问题讨论】：

在您尝试使用case_when 之后，会发生什么？你怎么知道它不起作用？
重新编码工作，但是当我打开数据集（框架，无论如何）时，我找不到它。只有 32 个变量，所以并不难看出。它只是不存在。我来回滚动了一吨。但我可以在上面运行一个频率。所以它在某个地方。
好的，我最终感到沮丧并删除了所有内容并重新开始，现在它正在出现。？？？我确实没有什么不同。我发誓。当我重新开始时，我重新运行了 setDT，它现在显示在 data.frame 中。谢谢。我发誓，我在这件事上呼吸错了，事情也出了问题。

标签： r recode

【解决方案1】：

只需将首选解决方案的结果分配到 data.frame 中的列中即可。例如：

df$agegroups<-cut(df$ages, breaks=c(20, 30, 40, 50), right = FALSE)

例如：

df<-data.frame(age = c(55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95))
df
  age
1  55
2  60
3  65
4  70
5  75
6  80
7  85
8  90
9  95
df$age_cat<-cut(df$age, breaks=c(0,17,24,30,39,54,64,75), right = FALSE)
df
  age age_cat
1  55 [54,64)
2  60 [54,64)
3  65 [64,75)
4  70 [64,75)
5  75    <NA>
6  80    <NA>
7  85    <NA>
8  90    <NA>
9  95    <NA>

【讨论】：

我尝试了其中一个，但仍然没有显示：
LSSCM$age_cat <- case_when(LSSCM$client_age <= 17 ~ '0-17'
还是不行： LSSCM$age_cat<-cut(LSSCM$client_age, breaks=c(0,17,24,30,39,54,64,75), right = FALSE)
如果没有用于重现它的样本数据，很难判断发生了什么......
您能否在原始问题中使用dput(head(LSSCM)) 提供一些示例数据？
我显然不擅长格式化，所以任何有助于使代码部分看起来正确的帮助，将不胜感激。我正在使用波浪号，但显然是为了命中或错过效果。